Эксперты по именованным аннотациям распознавания сущностей
Разблокируйте важную информацию в неструктурированных данных с помощью извлечения сущностей в NLP
Избранные клиенты
Расширение возможностей команд для создания ведущих в мире продуктов искусственного интеллекта.
Глядя на скорость, с которой генерируются данные; из которых 80% являются неструктурированными, необходимо использовать на местах технологии следующего поколения для эффективного анализа данных и получения значимой информации для принятия более эффективных решений. Распознавание именованных сущностей (NER) в НЛП в первую очередь фокусируется на обработке неструктурированных данных и классификации этих именованных сущностей по заранее определенным категориям.
IDC, Аналитическая фирма:
Мировая установленная база емкости хранения достигнет 11.7 зетабайт in 2023
IBM, Гартнер и IDC:
80% данных по всему миру неструктурированы, что делает их устаревшими и непригодными для использования.
Что такое НЭР
Анализируйте данные, чтобы получить ценную информацию
Распознавание именованных объектов (NER) идентифицирует и классифицирует объекты, такие как люди, организации и местоположения, в неструктурированном тексте. NER улучшает извлечение данных, упрощает поиск информации и поддерживает передовые приложения искусственного интеллекта, что делает его жизненно важным инструментом для бизнеса. С помощью NER организации могут получить ценную информацию, улучшить качество обслуживания клиентов и оптимизировать процессы.
Shaip NER разработан, чтобы позволить организациям разблокировать важную информацию в неструктурированных данных и позволяет вам обнаруживать отношения между объектами из финансовых отчетов, страховые документы, обзоры, медицинские записи и т. д. Имея богатый опыт в НЛП и лингвистике, мы хорошо подготовлены для предоставления информации в конкретной области для работы с проектами аннотирования любого масштаба.
Подходы NER
Основная цель модели NER — маркировать или помечать объекты в текстовых документах и классифицировать их для глубокого обучения. Для этой цели обычно используются следующие три подхода. Однако вы также можете комбинировать один или несколько методов. Различные подходы к созданию систем NER:
Словарь на основе
системы
Это, пожалуй, самый простой и фундаментальный подход NER. Он будет использовать словарь со многими словами, синонимами и коллекцией словарного запаса. Система проверит, присутствует ли конкретная сущность, присутствующая в тексте, в словаре. С помощью алгоритма сопоставления строк выполняется перекрестная проверка сущностей. Тздесь необходимо постоянно обновлять набор словарных данных для эффективного функционирования модели NER.
На основе правил
системы
Извлечение информации на основе набора заранее установленных правил, которые
Правила на основе шаблонов – Как следует из названия, правило на основе шаблона следует морфологическому шаблону или строке слов, используемых в документе.
Контекстные правила – Контекстные правила зависят от значения или контекста слова в документе.
Системы на основе машинного обучения
В системах на основе машинного обучения для обнаружения сущностей используется статистическое моделирование. В этом подходе используется представление текстового документа на основе признаков. Вы можете преодолеть несколько недостатков первых двух подходов, поскольку модель может распознавать типы сущностей, несмотря на небольшие вариации их написания для глубокого обучения.
Как мы можем помочь
- Общий NER
- Медицинский НЭР
- Аннотация PII
- Аннотация PHI
- Аннотация ключевой фразы
- Аннотация инцидента
Приложения NER
- Оптимизированная поддержка клиентов
- Эффективные человеческие ресурсы
- Упрощенная классификация контента
- Улучшение ухода за пациентами
- Оптимизация поисковых систем
- Точная рекомендация по содержанию
Случаи использования
- Системы извлечения и распознавания информации
- Системы вопрос-ответ
- Системы машинного перевода
- Автоматические системы суммирования
- Семантическая аннотация
Процесс аннотации NER
Процесс аннотации NER обычно зависит от требований клиента, но в основном включает:
Фаза 1: Экспертиза в технической области (понимание содержания проекта и рекомендаций по аннотациям)
Фаза 2: Подготовка соответствующих ресурсов для проекта
Фаза 3: Цикл обратной связи и контроль качества аннотированных документов
Наша экспертиза
1. Распознавание именованных объектов (NER)
Распознавание именованных сущностей в машинном обучении является частью обработки естественного языка. Основной задачей NER является обработка структурированных и неструктурированных данных и классификация этих именованных объектов по заранее определенным категориям. Некоторые общие категории включают имя, местоположение, компанию, время, денежные значения, события и многое другое.
1.1 Общий домен
Идентификация людей, мест, организаций и т. д. в общем домене
1.2 Страховой домен
Он включает извлечение сущностей в страховых документах, таких как
- Страховые суммы
- Лимиты возмещения/лимиты полиса
- Оценки, такие как фонд заработной платы, оборот, комиссионные доходы, экспорт/импорт.
- Расписания транспортных средств
- Расширения политики и внутренние ограничения
1.3 Клиническая область/медицинский NER
Идентификация проблемы, анатомической структуры, лекарства, процедуры из медицинских записей, таких как электронные медицинские карты; обычно неструктурированы и требуют дополнительной обработки для извлечения структурированной информации. Это часто сложно и требует, чтобы специалисты в области здравоохранения извлекали соответствующие сущности.
2. Аннотация ключевой фразы (КП)
Он идентифицирует дискретную именную группу в тексте. Именная группа может быть как простой (например, одно заглавное слово, такое как существительное, имя собственное или местоимение), так и сложной (например, именная группа, которая имеет заглавное слово вместе с соответствующими модификаторами).
3. Аннотация PII
PII относится к информации, позволяющей установить личность. Эта задача включает в себя аннотацию любых ключевых идентификаторов, которые могут быть связаны с личностью человека.
4. Аннотация PHI
PHI относится к защищенной медицинской информации. Эта задача включает в себя аннотацию 18 ключевых идентификаторов пациентов, определенных в соответствии с HIPAA, чтобы обезличить запись/идентификацию пациента.
5. Аннотация инцидента
Идентификация информации, такой как кто, что, когда, где о событии, например, о нападении, похищении, инвестициях и т. д. Этот процесс аннотации включает следующие этапы:
5.1. Идентификация объекта (например, лицо, место, организация и т. д.)
5.2. Идентификация слова, обозначающего основной инцидент (т.е. триггерное слово)
5.3. Идентификация связи между триггером и типами сущностей
Почему Шаип?
Посвятите команду
Подсчитано, что специалисты по данным тратят более 80% своего времени на подготовку данных. Благодаря аутсорсингу ваша команда может сосредоточиться на разработке надежных алгоритмов, оставив нам утомительную часть сбора наборов данных для распознавания именованных сущностей.
Масштабируемость
Обычная модель машинного обучения потребует сбора и маркировки больших фрагментов именованных наборов данных, что требует от компаний привлечения ресурсов других команд. С такими партнерами, как мы, мы предлагаем экспертов в предметной области, которых можно легко масштабировать по мере роста вашего бизнеса.
Лучшее качество
Выделенные эксперты в предметной области, которые комментируют изо дня в день, будут - в любой день - выполнять лучшую работу по сравнению с командой, которая должна включать задачи по аннотации в свой напряженный график. Излишне говорить, что это приводит к лучшему результату.
Операционное превосходство
Наш проверенный процесс обеспечения качества данных, проверка технологий и несколько этапов контроля качества помогают нам обеспечивать лучшее в своем классе качество, которое часто превосходит ожидания.
Безопасность с конфиденциальностью
Мы сертифицированы для поддержания самых высоких стандартов безопасности данных с конфиденциальностью при работе с нашими клиентами для обеспечения конфиденциальности.
Конкурентное ценообразование
Являясь экспертами в подборе, обучении и управлении командами квалифицированных специалистов, мы можем гарантировать выполнение проектов в рамках бюджета.
Наличие и доставка
Высокая бесперебойная работа сети и своевременная доставка данных, услуг и решений.
Глобальная рабочая сила
Имея пул местных и зарубежных ресурсов, мы можем создавать и масштабировать команды по мере необходимости для различных вариантов использования.
Люди, процессы и платформа
Благодаря сочетанию глобальной рабочей силы, надежной платформы и операционных процессов, разработанных черными поясами 6 сигм, Shaip помогает запускать самые сложные инициативы в области искусственного интеллекта.
Рекомендуемые ресурсы
Блог
Распознавание именованных объектов (NER) — концепция, типы
Распознавание именованных сущностей (NER) помогает разрабатывать первоклассные модели машинного обучения и НЛП. Изучите варианты использования NER, примеры и многое другое в этом суперинформативном посте.
Решения
Аннотации медицинских данных с помощью человека
80% данных в сфере здравоохранения неструктурированы, что делает их недоступными. Доступ к данным требует значительного ручного вмешательства, что ограничивает количество пригодных для использования данных.
Блог
Текстовые аннотации в машинном обучении: подробное руководство
Текстовые аннотации в машинном обучении — это добавление метаданных или меток к необработанным текстовым данным для создания структурированных наборов данных для обучения, оценки и улучшения моделей машинного обучения.
Хотите создать свои собственные данные для обучения NER?
Свяжитесь с нами сейчас, чтобы узнать, как мы можем собрать собственный набор данных NER для вашего уникального решения AI/ML.
Часто задаваемые вопросы (FAQ)
Распознавание именованных объектов является частью обработки естественного языка. Основной задачей NER является обработка структурированных и неструктурированных данных и классификация этих именованных объектов по заранее определенным категориям. Некоторые общие категории включают имя, местоположение, компанию, время, денежные значения, события и многое другое.
Вкратце, NER занимается:
Распознавание/обнаружение именованных объектов — идентификация слова или последовательности слов в документе.
Классификация именованных объектов — классификация каждого обнаруженного объекта по предопределенным категориям.
Обработка естественного языка помогает разрабатывать интеллектуальные машины, способные извлекать смысл из речи и текста. Машинное обучение помогает этим интеллектуальным системам продолжать обучение, обучаясь на больших объемах наборов данных на естественном языке. Как правило, НЛП состоит из трех основных категорий:
Понимание структуры и правил языка – Синтаксис
Получение значения слов, текста и речи и выявление их отношений - Семантика
Идентификация и распознавание произносимых слов и преобразование их в текст – Речь
Некоторые из распространенных примеров предопределенной категоризации объектов:
Человек: Майкл Джексон, Опра Уинфри, Барак Обама, Сьюзан Сарандон
Местонахождение: Канада, Гонолулу, Бангкок, Бразилия, Кембридж
Организация: Samsung, Disney, Йельский университет, Google
Время: 15.35:12, XNUMX:XNUMX,
Различные подходы к созданию систем NER:
Системы на основе словарей
Системы на основе правил
Системы на основе машинного обучения
Оптимизированная поддержка клиентов
Эффективные человеческие ресурсы
Упрощенная классификация контента
Оптимизация поисковых систем
Точная рекомендация по содержанию